循环遍历数据帧列表以在 R 中创建数据帧
Loop through a list of dataframes to create dataframes in R
我有以下问题，但我无法找到有效的答案我有多个数据框（准确地说是 35 个），我想向 35 个数据框中的每一个添加另一个包含人口统计数据的数据框。
为简单起见，我有以下示例：
df1 <- data.frame(ID = c(1:3), b = c('x', 'y', 'z'), c = c('gh', 'fg', 'xv'), df = c('z', 'x', 'y'))
df2 <- data.frame(ID = c(1:3), v = c('a', 'mm', 'xc'), hg = c('yty', 'zc', 'cx'), fd = c('z', 'x', 'y'))
df3 <- data.frame(ID = c(1:3, t = c('ae', 'yw', 'zs'), j = c('ewr', 'zd', 'x'), sd = c('z', 'x', 'y'))
df4 <- data.frame(ID = c(1:3), u = c('df', 'y', 'z'), k = c('df', 'zs', 'xf'), f = c('z', 'x', 'y'))
.
.
.
df(n) <- ...
demo <- data.frame(sex = c('m', 'm', 'f'), age = c('30', '50', '62'), vital_sts = c('a', 'a', 'd'))
我想做的是将 demo 数据帧粘贴到其他每个帧。所以我试过了：
dfList <- list(df1, df2,df3,df4...)
for (i in 1:length(dfList) {
i <- merge(demo,i)
}
但是，当我检查数据帧时，它们没有合并。
任何帮助将不胜感激。
谢谢！
一个可能的解决方案，之前创建了一个列表，其中包含要与 demo 合并的所有数据帧：
df1 <- data.frame(ID = c(1:3), b = c('x', 'y', 'z'), c = c('gh', 'fg', 'xv'), df = c('z', 'x', 'y'))
df2 <- data.frame(ID = c(1:3), v = c('a', 'mm', 'xc'), hg = c('yty', 'zc', 'cx'), fd = c('z', 'x', 'y'))
demo <- data.frame(sex = c('m', 'm', 'f'), age = c('30', '50', '62'), vital_sts = c('a', 'a', 'd'))
dfs <- list(df1, df2)
l <- lapply(dfs, cbind, demo)
names(l) <- c("df1", "df2")
list2env(l, .GlobalEnv)
df1
#> ID b c df sex age vital_sts
#> 1 1 x gh z m 30 a
#> 2 2 y fg x m 50 a
#> 3 3 z xv y f 62 d
df2
#> ID v hg fd sex age vital_sts
#> 1 1 a yty z m 30 a
#> 2 2 mm zc x m 50 a
#> 3 3 xc cx y f 62 d
您还应该给 demo 数据框一个 "ID" 列！这样您就不必希望将人口统计信息正确分配给观察结果，尤其是在脚本在工作过程中仍在更改的情况下。这可以使用 transform 轻松完成（在示例中我只是使用连续 ID 的 1:3）。
res <- lapply(list(df1, df2, df3, df4), merge, transform(demo, ID=1:3))
res
# [[1]]
# ID b c df sex age vital_sts
# 1 1 x gh z m 30 a
# 2 2 y fg x m 50 a
# 3 3 z xv y f 62 d
#
# [[2]]
# ID v hg fd sex age vital_sts
# 1 1 a yty z m 30 a
# 2 2 mm zc x m 50 a
# 3 3 xc cx y f 62 d
#
# [[3]]
# ID t j sd sex age vital_sts
# 1 1 ae ewr z m 30 a
# 2 2 yw zd x m 50 a
# 3 3 zs x y f 62 d
#
# [[4]]
# ID u k f sex age vital_sts
# 1 1 df df z m 30 a
# 2 2 y zs x m 50 a
# 3 3 z xf y f 62 d
如果您的工作区中有数以亿计的数据框，您可以使用 mget(ls(pattern=)) 按模式列出。 （或者更好的是，首先更改您的代码以将它们放入列表中。）
lapply(mget(ls(pat='^df\d+')), merge, transform(demo, ID=1:3))
编辑
如果我理解正确，根据你的评论，你有一个大数据框 DAT，你想从中 assemble 变量组的较小数据框并合并 demo给他们。在这种情况下，我会将这些组的变量名放在命名列表 vgroups 中。接下来，lapply 对其进行同时子集 dat 与 "ID" c 并联 merge 到 demo.
demo 仍然应该有一个 "ID"，因为你不想相信，所有行都按相同的顺序排序，例如 sort(c(3, 10, 1, 100)) 与 sort(as.character(c(3, 10, 1, 100))) 或出于任何原因省略的行等
demo <- transform(demo, ID=1:3) ## identify demo observations
vgroups <- list(g1=c("b", "c", "df"), g2=c("v", "hg", "fd"), g3=c("t", "j", "sd"),
g4=c("u", "k", "f"))
res1 <- lapply(vgroups, \(x) merge(demo, DAT[, c('ID', x)], by="ID"))
## saying by ID is even more save --^
res1
# $g1
# ID sex age vital_sts b c df
# 1 1 m 30 a x gh z
# 2 2 m 50 a y fg x
# 3 3 f 62 d z xv y
#
# $g2
# ID sex age vital_sts v hg fd
# 1 1 m 30 a a yty z
# 2 2 m 50 a mm zc x
# 3 3 f 62 d xc cx y
#
# $g3
# ID sex age vital_sts t j sd
# 1 1 m 30 a ae ewr z
# 2 2 m 50 a yw zd x
# 3 3 f 62 d zs x y
#
# $g4
# ID sex age vital_sts u k f
# 1 1 m 30 a df df z
# 2 2 m 50 a y zs x
# 3 3 f 62 d z xf y
访问单个数据帧：
res1$g1
# ID sex age vital_sts b c df
# 1 1 m 30 a x gh z
# 2 2 m 50 a y fg x
# 3 3 f 62 d z xv y
如果您仍然想要环境中的单个数据框，请使用 list2env:
list2env(res1)
ls()
# [1] "DAT" "demo" "res1" "vgroups"
数据：
DAT <- structure(list(ID = 1:3, b = c("x", "y", "z"), c = c("gh", "fg",
"xv"), df = c("z", "x", "y"), f = c("z", "x", "y"), fd = c("z",
"x", "y"), hg = c("yty", "zc", "cx"), j = c("ewr", "zd", "x"),
k = c("df", "zs", "xf"), sd = c("z", "x", "y"), t = c("ae",
"yw", "zs"), u = c("df", "y", "z"), v = c("a", "mm", "xc"
), x1 = c("gs", "gs", "gs"), x2 = c("cs", "cs", "cs"), x3 = c("tv",
"tv", "tv"), x4 = c("fb", "fb", "fb")), row.names = c(NA,
-3L), class = "data.frame")
demo <- data.frame(sex = c('m', 'm', 'f'), age = c('30', '50', '62'), vital_sts = c('a', 'a', 'd'))
我有以下问题，但我无法找到有效的答案我有多个数据框（准确地说是 35 个），我想向 35 个数据框中的每一个添加另一个包含人口统计数据的数据框。
为简单起见，我有以下示例：
df1 <- data.frame(ID = c(1:3), b = c('x', 'y', 'z'), c = c('gh', 'fg', 'xv'), df = c('z', 'x', 'y'))
df2 <- data.frame(ID = c(1:3), v = c('a', 'mm', 'xc'), hg = c('yty', 'zc', 'cx'), fd = c('z', 'x', 'y'))
df3 <- data.frame(ID = c(1:3, t = c('ae', 'yw', 'zs'), j = c('ewr', 'zd', 'x'), sd = c('z', 'x', 'y'))
df4 <- data.frame(ID = c(1:3), u = c('df', 'y', 'z'), k = c('df', 'zs', 'xf'), f = c('z', 'x', 'y'))
.
.
.
df(n) <- ...
demo <- data.frame(sex = c('m', 'm', 'f'), age = c('30', '50', '62'), vital_sts = c('a', 'a', 'd'))
我想做的是将 demo 数据帧粘贴到其他每个帧。所以我试过了：
dfList <- list(df1, df2,df3,df4...)
for (i in 1:length(dfList) {
i <- merge(demo,i)
}
但是，当我检查数据帧时，它们没有合并。 任何帮助将不胜感激。 谢谢！
一个可能的解决方案，之前创建了一个列表，其中包含要与 demo 合并的所有数据帧：
df1 <- data.frame(ID = c(1:3), b = c('x', 'y', 'z'), c = c('gh', 'fg', 'xv'), df = c('z', 'x', 'y'))
df2 <- data.frame(ID = c(1:3), v = c('a', 'mm', 'xc'), hg = c('yty', 'zc', 'cx'), fd = c('z', 'x', 'y'))
demo <- data.frame(sex = c('m', 'm', 'f'), age = c('30', '50', '62'), vital_sts = c('a', 'a', 'd'))
dfs <- list(df1, df2)
l <- lapply(dfs, cbind, demo)
names(l) <- c("df1", "df2")
list2env(l, .GlobalEnv)
df1
#> ID b c df sex age vital_sts
#> 1 1 x gh z m 30 a
#> 2 2 y fg x m 50 a
#> 3 3 z xv y f 62 d
df2
#> ID v hg fd sex age vital_sts
#> 1 1 a yty z m 30 a
#> 2 2 mm zc x m 50 a
#> 3 3 xc cx y f 62 d
您还应该给 demo 数据框一个 "ID" 列！这样您就不必希望将人口统计信息正确分配给观察结果，尤其是在脚本在工作过程中仍在更改的情况下。这可以使用 transform 轻松完成（在示例中我只是使用连续 ID 的 1:3）。
res <- lapply(list(df1, df2, df3, df4), merge, transform(demo, ID=1:3))
res
# [[1]]
# ID b c df sex age vital_sts
# 1 1 x gh z m 30 a
# 2 2 y fg x m 50 a
# 3 3 z xv y f 62 d
#
# [[2]]
# ID v hg fd sex age vital_sts
# 1 1 a yty z m 30 a
# 2 2 mm zc x m 50 a
# 3 3 xc cx y f 62 d
#
# [[3]]
# ID t j sd sex age vital_sts
# 1 1 ae ewr z m 30 a
# 2 2 yw zd x m 50 a
# 3 3 zs x y f 62 d
#
# [[4]]
# ID u k f sex age vital_sts
# 1 1 df df z m 30 a
# 2 2 y zs x m 50 a
# 3 3 z xf y f 62 d
如果您的工作区中有数以亿计的数据框，您可以使用 mget(ls(pattern=)) 按模式列出。 （或者更好的是，首先更改您的代码以将它们放入列表中。）
lapply(mget(ls(pat='^df\d+')), merge, transform(demo, ID=1:3))
编辑
如果我理解正确，根据你的评论，你有一个大数据框 DAT，你想从中 assemble 变量组的较小数据框并合并 demo给他们。在这种情况下，我会将这些组的变量名放在命名列表 vgroups 中。接下来，lapply 对其进行同时子集 dat 与 "ID" c 并联 merge 到 demo.
demo 仍然应该有一个 "ID"，因为你不想相信，所有行都按相同的顺序排序，例如 sort(c(3, 10, 1, 100)) 与 sort(as.character(c(3, 10, 1, 100))) 或出于任何原因省略的行等
demo <- transform(demo, ID=1:3) ## identify demo observations
vgroups <- list(g1=c("b", "c", "df"), g2=c("v", "hg", "fd"), g3=c("t", "j", "sd"),
g4=c("u", "k", "f"))
res1 <- lapply(vgroups, \(x) merge(demo, DAT[, c('ID', x)], by="ID"))
## saying by ID is even more save --^
res1
# $g1
# ID sex age vital_sts b c df
# 1 1 m 30 a x gh z
# 2 2 m 50 a y fg x
# 3 3 f 62 d z xv y
#
# $g2
# ID sex age vital_sts v hg fd
# 1 1 m 30 a a yty z
# 2 2 m 50 a mm zc x
# 3 3 f 62 d xc cx y
#
# $g3
# ID sex age vital_sts t j sd
# 1 1 m 30 a ae ewr z
# 2 2 m 50 a yw zd x
# 3 3 f 62 d zs x y
#
# $g4
# ID sex age vital_sts u k f
# 1 1 m 30 a df df z
# 2 2 m 50 a y zs x
# 3 3 f 62 d z xf y
访问单个数据帧：
res1$g1
# ID sex age vital_sts b c df
# 1 1 m 30 a x gh z
# 2 2 m 50 a y fg x
# 3 3 f 62 d z xv y
如果您仍然想要环境中的单个数据框，请使用 list2env:
list2env(res1)
ls()
# [1] "DAT" "demo" "res1" "vgroups"
数据：
DAT <- structure(list(ID = 1:3, b = c("x", "y", "z"), c = c("gh", "fg",
"xv"), df = c("z", "x", "y"), f = c("z", "x", "y"), fd = c("z",
"x", "y"), hg = c("yty", "zc", "cx"), j = c("ewr", "zd", "x"),
k = c("df", "zs", "xf"), sd = c("z", "x", "y"), t = c("ae",
"yw", "zs"), u = c("df", "y", "z"), v = c("a", "mm", "xc"
), x1 = c("gs", "gs", "gs"), x2 = c("cs", "cs", "cs"), x3 = c("tv",
"tv", "tv"), x4 = c("fb", "fb", "fb")), row.names = c(NA,
-3L), class = "data.frame")
demo <- data.frame(sex = c('m', 'm', 'f'), age = c('30', '50', '62'), vital_sts = c('a', 'a', 'd'))